Deep-ET
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다섯 개 제품군의 배포 타겟, 지원 보드, AI 어플리케이션을 한눈에 비교하세요.

YBPU on Edge

Nvidia Jetson Series, Rockchip, Raspberry Pi와 같은 저가의 임베디드 보드와 IoT 보드에 다양한 딥러닝 응용 프로그램 구현 가능한 AI 프레임 기술입니다.

Nvidia Jetson SeriesRockchip 3328/3399Raspberry Pi 3/4

Applications

Edge AI Application

Object Detection

Object Detection 딥러닝 모델을 최적화를 통해 임베디드 보드와 IoT 보드에 포팅하여, 실시간으로 카메라에 입력되는 영상 속 객체 감지를 통해 크기, 위치, 방향 정보를 얻을 수 있는 기술입니다.

2D Object DetectionCar License Plate DetectionADAS+

Re-ID

임베디드 환경에서 Tracking 딥러닝 모델을 통해 실시간 카메라 입력으로 들어오는 영상으로 한 번 인식한 사람을 지속적으로 추적하는 기술입니다.

Customer Tracking in Building

Segmentation

Segmentation 딥러닝 모델을 임베디드 보드와 IoT 보드에 포팅하여, 실시간으로 객체 감지가 가능하며 Instance Segmentation으로 같은 객체 간의 구분이 가능한 기술입니다.

Image Segmentation

YBPU on Mobile

Qualcomm Snapdragon 과 같은 Android 및 iOS 환경에서 다양한 딥러닝 응용 프로그램 구현 가능한 AI 프레임 기술입니다.

Qualcomm Snapdragon 8xxApple Bionic

Applications

Mobile AI Application

Object Detection

Object Detection 딥러닝 모델을 최적화를 통해 모바일 환경 보드에 포팅하여, 실시간으로 카메라에 입력되는 영상 속 객체 감지를 통해 크기, 위치, 방향 정보를 얻을 수 있는 기술입니다.

2D Object Detection3D Object DetectionADAS+

Segmentation

Segmentation 딥러닝 모델을 모바일 환경 보드에 포팅하여, 실시간으로 객체 감지가 가능하며 Instance Segmentation으로 같은 객체 간의 구분이 가능한 기술입니다.

Image Segmentation

Deep ET Face ID

모바일 환경에서 카메라와 영상 속 얼굴이 진짜인지 가짜인지 실시간 판단하는 기술입니다. 프린트된 사진, 전자제품의 디스플레이 화면, 실리콘 마스크, 3D 사람 이미지 등 다른 미디어에서 제시하는 얼굴을 가짜 얼굴로 정의하여 진짜 얼굴을 찾아낼 수 있습니다.

3D Face DetectionFace Liveness Detection

YBPU on System

GPU가 내장된 노트북, AMD Ryzen 4000 시리즈와 Intel i3 CPU와 같은 저가형 CPU에서 다양한 딥러닝 응용 프로그램 구현 가능한 AI 프레임 기술입니다.

AMD GPUNvidia GPUNvidia A100/V100AMD CPUIntel CPU

Applications

Laptop AI Application

Quad AI Detection

Quad Application (Object Detection): 저가형 CPU 노트북에서 다양한 객체 인식, 얼굴 인식과 같은 4가지 딥러닝 어플리케이션이 동시에 구현 가능합니다.

Quad AI Detection

YBPU on IoT

Arduino의 M0, Risc-V와 같은 저가의 IoT 보드에 다양한 딥러닝 응용 프로그램 구현이 가능한 AI 프레임 기술입니다.

Risc-VArduino M0Arduino Nano 33 BLE

Applications

IoT AI Application

Object Detection

Object Detection 딥러닝 모델을 최적화를 통해 IoT 보드에 포팅하여, 실시간으로 카메라에 입력되는 영상 속 객체 감지를 통해 크기, 위치, 방향 정보를 얻을 수 있는 기술입니다.

2D Object Detection

YBNW on NPU

YBNW(YB NPU Wrapper)는 Python과 C 언어로 통합된 다양한 NPU를 개발할 수 있는 인터페이스입니다. 이 도구를 사용하면 기존의 복잡한 NPU를 쉽게 사용할 수 있으며 다양한 프레임워크로 훈련된 AI 모델을 대상 NPU에 원스텝으로 쉽게 포팅할 수 있습니다.

ITX-3588J(Firefly)Dev Board(Coral)Vim3(KHADAS)

Applications

YBNW Application

Object Detection

YBNW는 크로스 플랫폼 NPU wrapper입니다. 우리는 최신 객체 감지 모델을 NPU로 포팅하는 YBNW를 사용합니다. 이 제품은 NPU 자원을 최대한 활용하여 현재 알려진 모든 물체 감지 엔진보다 빠른 속도를 달성할 수 있습니다.

2D Object Detection

X-ray Detection

YBNW는 크로스 플랫폼 NPU wrapper입니다. 우리는 최신 X-ray 객체 감지 모델을 NPU로 포팅하는 YBNW를 사용합니다. 이 제품은 NPU 자원을 최대한 활용하여 현재 알려진 모든 물체 감지 엔진보다 빠른 속도를 달성할 수 있습니다.

X-ray Detection